遗传算法解柔性作业车间调度问题应用综述

柔性作业车间调度问题是典型的NP难问题,对实际生产应用具有指导作用。近年来,随着遗传算法的发展,利用遗传算法来解决柔性作业车间调度问题的思想和方法层出不穷。为了促进遗传算法求解柔性作业车间调度问题的进一步发展,阐述了柔性作业车间调度问题的研究理论,对已有改进方法进行了分类,通过对现存问题的分析,探讨了未来的发展方向。     

改进多目标进化算法求解柔性作业车间调度问题

针对加工时间为模糊数的柔性作业车间调度问题,考虑最小化模糊最大完工时间、模糊机器总负荷、模糊关键机器负荷为优化目标,提出一种有效求解该类优化问题的多目标进化算法。算法采用一种混合不同机器分配和工序排序策略的方法产生初始种群,并采用插入空隙法对染色体进行解码。定义一种新的基于可能度的个体支配关系和一种基于决策空间的拥挤算子,并将所提支配关系和拥挤算子运用于快速非支配排序。接着,提出一种基于移动模糊关键工序的局部搜索策略对种群中的优势个体进行局部搜索。通过试验研究关键参数对算法性能的影响并将所提算法与3种不同的优化算法作对比。结果表明,所提算法能够比其它算法更有效解决多目标模糊柔性作业车间调度优化问题。     

多目标粒子群优化算法在柔性车间调度中的应用

将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和混沌搜索方法结合在一起,提出一种求解多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP)的新算法,利用混沌对PSO的参数进行自适应优化来有效平衡算法的全局搜索和局部开挖能力,并采用混沌局部优化策略来改善算法的搜索性能.此外,为了搜索到问题的所有非劣解,采用基于模糊逻辑的适应度函数来评价粒子.对于四个典型FJSP实例的实验验证了算法的可行性和有效性.     

求解柔性作业车间调度问题的新型改进Jaya算法

为有效解决复杂的柔性作业车间调度问题,以最小化最大完成时间为目标,提出了一种结合了变邻域搜索算法的新型改进Jaya算法来求解。为不断挖掘和优化探索最优解,提高算法求解的结果质量,通过Jaya算法的原理重新提出一种解的更新机制,此外在Jaya算法原理的基础上嵌入一种变邻域搜索策略,并在传统邻域结构的基础上重新设计了两种新型邻域结构,扩大了邻域搜索范围,增强了Jaya算法的局部搜索能力,避免算法因失去解的多样性从而陷入局部最优。运用基准算例对该算法的求解性能进行了验证,并与其他算法的仿真结果进行对比,结果表明该改进算法的求解效率更高。     

求解柔性作业车间调度问题的两段式狼群算法

针对以最小化最大完工时间为目标函数的柔性作业车间调度问题,建立其数学模型并提出了一种两段式狼群算法加以求解.采用两段式(two-vector code)的编码方式,设计初始化种群的方式,保证初始解的质量及多样性;通过对原始狼群算法中游走行为、召唤行为、围攻行为的重新设计,解决了原始狼群算法易陷入局部最优的问题;舍弃原始...     

基于改进GSO算法的柔性作业车间E/T调度问题

针对机器资源和加工路线可选择情况下的柔性车间调度,以最小最大完工时间和时间惩罚成本为目标建立柔性车间E/T调度模型.根据问题特点,提出一种改进的萤火虫算法（GSO）,算法设计了一种具有贪婪思想的编码策略,一个萤火虫个体表示工序加工顺序和工序加工位置;采用自适应选择策略,使步长自适应,提高算法精度;引入POX交叉、邻域交换和反序排序方法提高算法局部和全局寻优能力,并利用贪婪思想,提高算法的收敛速度.通过经典算例和实例验证算法性能,实验结果表明改进的萤火虫算法求解柔性车间调度问题的有效性.     

基于多Agent协商的柔性车间调度系统

针对柔性作业车间调度的特点,提出了一种基于多agent协商的柔性作业车间调度系统。系统由工件agent,机器agent和工序agent组成。Agent之间通过相互发送消息和响应消息进行交互,并且通过消息相应函数按照各agent局部的信息、同时兼顾系统的性能进行决策。工件agent通过招标的方式,选择合适的机器完成加工任务,机器agent通过竞争来获得工件的加工权。最后用Java语言在Eclipse平台上进行程序设计,对柔性作业车间调度的平均滞后问题进行仿真实验,并与传统的分派规则比较,结果显示所提方法的优越性。     

混合多目标算法用于柔性作业车间调度问题

在生产调度领域,柔性作业车间调度问题是一个非常重要的优化问题。大多数研究通常优化的目标只是最大完工时间,而在实际中,往往要考虑多个目标。因此,提出了一种新的混合多目标算法用于解决柔性作业车间调度问题,其中考虑了3个目标,分别是:最大完工时间、机器总负载和瓶颈机器负荷。算法设计了有效的编码方式和遗传算子,并采用非支配近邻免疫算法求解非支配最优解。为了提高算法性能,提出了3种不同的局部搜索策略,并将其结合在多目标算法中。在多个数据集上的实验对比结果表明,所提算法优于其它代表性的算法。此外,实验结果还验证了局部搜索技术的有效性。     

混合鲸鱼优化算法求解柔性作业车间调度问题

提出一种混合正余弦鲸鱼优化算法,将其应用于柔性作业车间调度问题的研究,以最小化最大完工时间为目标;首先进行两段式编码,使连续型鲸鱼优化算法可应用于柔性作业车间调度问题,并对基本鲸鱼优化算法加入非线性收敛因子平衡搜索与开发阶段;以正余弦算法策略改进鲸鱼个体位置更新方式与螺旋方式,提升算法寻优能力;最后以实验数据验证混合正...     

多目标柔性Job Shop调度问题的技术现状和发展趋势*

首先概述了多目标柔性Job Shop调度问题的基本概念,包括问题定义、常用假设条件、性能指标和问题的分类,讨论了其复杂性;其次,分别从建模、优化方法和原型系统研究方面综述了其发展过程和研究现状,对一类更加通用的多目标柔性Job Shop问题进行了简单的文献综述;最后指出了现有研究存在的问题与不足,并对未来的发展趋势进行了探讨。     

单线列车调度问题的双向阻塞车间调度模型及其粒子群求解算法

针对单线列车调度问题的特点,以线路中列车的总运行时间最小为目标,建立了可以直观描述问题解空间的双向阻塞车间调度模型,并提出了一种有效的离散粒子群优化算法进行求解。该算法基于双向阻塞车间调度模型设计了排列编码形式,从而可确定列车的运行顺序,同时利用随机策略和运行时间最短优先策略选择列车运行轨道;算法在求解过程中,提出了列车冲突的检测和化解方法,并按照“调度-检测冲突-化解冲突”的步骤逐区段调度列车运行;最后,利用离散粒子群优化算法进行全局优化,得到问题的最优解。仿真实例表明,所得模型和算法能够高效地求解单线列车调度问题。     

一种改进的求解柔性作业车间调度问题的灰狼算法

柔性作业车间调度问题是智能制造领域的一类典型调度问题,它是制造流程规划和管理中最关键的环节之一,有效的求解方法对提高生产效率具有重要的现实意义。本文基于经典灰狼算法进行改进,以优化最大完工时间为目标,提出一种改进的灰狼算法来求解柔性作业车间调度问题。算法首先采用基于权值的编码形式,实现对经典狼群算法中连续性编码的离散化;其次在迭代优化过程中加入随机游走策略,以增强局部搜索能力;然后在种群更新过程中加入尾部淘汰策略,在避免局部优化的同时增加种群多样性,合理扩大算法的广度搜索范围。在标准算例上的仿真实验结果表明,改进的灰狼算法在求解FJSP时比经典灰狼算法在寻优能力方面具有明显的优势,相比其它智能优化算法,本文所提算法在每种算例上均具有更好的优化性能。     

用带蚁群搜索的多种群遗传算法求解作业车间调度问题

结合遗传算法和蚁群算法的优点，提出一种带蚁群搜索的多种群遗传算法．多个种群各自遗传进化，用蚁群搜索得到的解替代各种群中的较劣个体，增加种群的多样性，提高种群的质量；根据各种群最优个体设定初始信息素，大大缩短信息素的累积过程，加快蚁群搜索的速度．利用算法对典型作业车间调度问题进行求解,仿真计算结果表明,该算法是有效的.     

考虑非确定加工时间的柔性作业车间调度问题研究

加工时间不确定的柔性作业车间调度问题已逐渐成为生产调度研究的热点。采用区间表示加工时间范围,利用时间Petri网建立区间柔性作业车间调度问题形式化模型,并运用网模型的状态类图进行可达性分析,计算出所有可行变迁触发序列。通过对触发序列的时序分析,提出一种有效的逆向分步法来构造触发序列的时间约束不等式,进而求解线性规划问题来获得最小完工时间下界(上界)的优化调度策略。最后利用实例分析验证了模型及所提方法的正确性和可行性,为实际的区间柔性作业车间调度问题提供有效方案。     

柔性车间调度的解空间距离聚类和变邻域搜索粒子群算法

根据柔性车间调度问题提出基于解空间距离聚类和变邻域搜索的粒子群算法.在粒子群算法基础上采用贪婪策略引入变邻域搜索方式,即调整关键路径上最大关键工序的机器位置,调整关键路径上工序相对位置变化,加强局部搜索能力;根据机器加工工序的空间距离,采用K-means聚类得到机器加工工序“优良个体”,加大局部搜索性能.同时对于粒子群算法速度更新采用局部停滞策略,保留局部片段相对位置不变特性.通过实验仿真,优化算法取得了较好的效果,与一般的粒子群算法相比较收敛速度迅速且性能良好.     

一种求解车间作业调度的自适应混合遗传算法

针对遗传算法和禁忌搜索算法在求解车间作业调度问题存在的全局收敛性差、种群早熟化、收敛速度慢等缺陷,提出了一种自适应遗传禁忌搜索算法。算法通过自适应调整遗传算子中的变异概率,改善了遗传算法的收敛速度;通过增加禁忌表来选择杂交产生的个体,避免迂回搜索,以禁忌搜索算法作为变异算子,增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过仿真实例,验证了算法的收敛性和抗局部收敛性。     

基于最小机器数的柔性作业车间调度研究

针对期望以最小机器数完成生产的柔性作业车间调度问题,建立了最小化最大完工时间为内层目标,最小机器数为外层目标的双层优化模型,即在满足交货期、最小化最大完工时间的条件下,尝试减少机器数量,以寻求车间调度的最少机器数.依据模型、算法特点,设计了一种基于大变异策略的遗传算法,该算法采用二维染色体编码、顺序选择策略,同时运用优...     

车间调度算法的研究和开发

针对车间调度问题,提出了一种改进的拉氏松弛算法,在增加辅助目标函数的基础上,通过对子问题的限制和搜索策略的改变,使拉氏算法的计算量减少,近优解的搜索能力有很大改善,本文还提出了一种基因优化算法,充分利用拉氏算法得到的多个近优解,进一步优化结,仿真结果表明对车间调度问题得到了较好的结果,本方法也可用于其它有约束的规则问题。     

求解作业车间调度问题的改进的遗传算法

描述了作业车间调度问题,提出一种求解作业车间调度问题的改进的遗传算法.该算法对交叉算子和变异算子进行改进,能有效避免局部最优.通过对实例的计算和分析,取得了良好的调度效果,论证了该算法的有效性和稳定性.     

Temporal Constraint Satisfaction Techniques in Job Shop Scheduling Problem Solving

We describe a restriction of Dechter, Meiri and Pearl's TCSPs (Temporal Constraint Satisfaction Problems) sufficiently expressive to represent any job shop scheduling problem. A solver based on the restriction is then described, which is similar to Ladkin and Reinefeld's qualitative interval network solver; except, however, that the filtering method used during the search is not path consistency but either ULT (Upper-Lower Tightening) or LPC (Loose Path- Consistency), which are both less effective but have the advantage of getting rid of the so-called fragmentation problem.